## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]

## Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit
Tubercolosis Mengunakan Metode Bayes Pada Puskesmas Petumbukan
Muhammad Ridho Syahwana *1 , R. Mahdalena Simanjorang, M.Kom 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara,Jl. St. Iskandar Muda No. 1 Medan E-mail : syahridho2@gmail.com, lenasinaga30@gmail.com
Email Korespondensi : syahridho2@gmail.com
Abstrak- Tubercolosis adalah  infeksi  yang  disebabkan  oleh  basil  tahan  asam  (  BTA  ). Tubercolosis merupakan penyakit menular yang apat menyerang siapa saja melalui udara. Penyakit tuberculosis merupakan penyakit menular yang berbahaya. Tuberculosis merupakan  penyakit menahun atau kronis yang bisa menyerang antar usia 15-35 tahun. Cara  mendiagnosa  penyakit Tubercolosis adalah  dengan  cara  pakar  ahli    mewawancari    kemudian  menguji  sampel dahak  dengan  menggunakan  laboratorium  untuk  mengetahui positif atau negatif penyakit Tubercolosis sehingga memerlukan  waktu  yang  lama.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah  Sistem  Pakar  dengan  metode Bayes untuk memudahkan  dalam  mendiagnosa  penykit Tubercolosis .  Sistem  pakar  ini  dikembangkan  menggunakan  bahasa pemrograman Microsoft Visual Studio 2010 serta dengan menggunakan database Microsoft Access 2010.
Kata Kunci : Diagnosa Tubercolosis, Sistem Pakar, Metode Bayes, Microsoft Visual Studio 2010, Microsoft Accses 2010.
Abstract- Tubercolosis is an infection caused by acid-resistant bacilli (AFB). Tubercolosis is an infectious disease that can attack anyone through the air. Tuberculosis is a dangerous infectious disease. Tuberculosis is a chronic or chronic disease that can strike between the ages of 15-35 years. How to diagnose Tuberculosis is by expert experts interviewing and then testing sputum samples by using a laboratory to find out positive or negative Tuberculosis so it requires a long time. Therefore we need an Expert System with Bayes method to facilitate diagnosing tuberculosis disease. This expert system was developed using the Microsoft Visual Studio 2010 programming language and by using a Microsoft Access 2010 database.
Keywords: Tuberculosis Diagnosis, Expert System, Bayes Method, Microsoft Visual Studio 2010, Microsoft Accses 2010.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi telah mengalami kemajuan yang begitu pesat. Salah satunya  adalah  semakin  meningkatnya  kemajuan  teknologi  untuk  digunakan  dalam  dunia  medis. Dibutuhkannya  komputer  dalam  dunia  medis  yaitu  sebagai  menunjang  kinerja  agar  dapat  mempercepat suatu diagnosa penyakit secara sigap, tanggap, dan akurat.
Diagnosa penyakit dalam dunia medis terkadang membutuhkan waktu yang lama khususnya penyakit yang jarang di ketahui oleh masyarakat. Ada beberapa langkah untuk mendiagnosa suatu penyakit seperti mewawancarai  pasien  tentang  gejala  yang  dikeluhkan  lalu  menguji  sampel  di  laboratorium  untuk mengetahui  hasil  diagnosa  penyakit  tersebut,  tetapi  hal  ini  tidak  efektif  dan  membutuhkan  waktu  yang cukup  lama  untuk  mengetahui  hasil  sampel  laboratoriumnya.  Contoh  kasus  seperti  ini  terjadi  saat menangani pendiagnosaan terhadap penderita penyakit Tubercolosis (TB) yang membutuhkan waktu yang lama untuk mengetahui hasilnya[1][2].
Peneliti  menggunakan  sistem  pakar  guna  mempermudah  nantinya  dalam  pendiagnosaan  penyakit Tubercolosis dengan  cara  memasukkan  beberapa  data  seperti  tanda-tanda  gejala  dari  penyakit  tersebut dengan  menggumpulkan  data  dengan  cara  melakukan  riset  terhadap  ahli  dalam  penyakit Tubercolosis. Untuk  membantu berjalannya aplikasi  Sistem Pakar, peneliti juga  menggunakan  Metode Bayes . Metode Bayes digunakan  karena  dapat  menghitung  probabilitas  pada  semua  hipotesa,  sehingga  jika  nilai probabilitas  bernilai  besar  maka  akan  mengetahui  berapa  persen  tingkat  kepositifan  pasien  mengidap penyakit Tubercolosis [3][4].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sistem Pakar
Menurut Professor Edward Feigenbaum dalam [5]Sistem Pakar dalah suatu program komputer cerdas yang menggunakan knowledge (pengetahuan) dan prosedur inferensi untuk menyelesaikan masalah yang cukup sulit sehingga membutuhkan seorang ahli untuk menyelesaikannya .

## B. Metode Bayes
Metode Bayes adalah salah satu metode untuk mengatasi ketidak pastian suatu data. Dalam metode ini penggunaan  probabilitas bersyarat adalah sebagai dasarnya, dimana dalam ilmu statistik probabilitas X didalam Y adalah probabilitas inteseksi X dan Y dari probailitas Y.
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) (1)
Dimana:
P(H|E) :  probabilitas hipotesis H jika di berikan evidence E P(E|H) :   probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesis H P(H) : probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun P(E)     :   probabilitas evidence E

## C. Tubercolosis (TBC)
Menurut  [6] Tubercolosis adalah  infeksi  yang  di  sebabkan  oleh  basil  tahan  asam  (  BTA  ). Tubercolosis merupakan penyakit menular yang apat menyerang siapa saja melalui udara. Organ utama yang di serang penyakit  ini  adalah  paru-paru,  atau  yang  sering  di  kenal  dengan tuberculosis paru,tetap  ada  bermacam macam  lagi  penyakit tubercolosis yaitu  seperti  TB  Kulit,  TB  Kelenjar,  dan  TB  Otak Metode  dalam penelitian ini disusun melalui sebuah kerangka kerja terleboh dahulu. Adapun uraian dari kerangka kerja dalam metode penelitian ini yaitu sebagai berikut :

## A. Identifikasi Masalah
Mengidentifikasi  masalah  dalam  penelitian  seperti  kurang  efesiennya  untuk  mendiagnosis penyakit tubercolosis karena waktu yang lama, tidak adanya komputerisasi dalam menyimpan data.

## B. Menganalisa Masalah
Analisa  masalah  yaitu  mempelajari  masalah  yang  akan  di  bahas  dalam  penelitian  dengan mendapatkan data yang nantinya akan digunakan. Dalam penelitian ini masalah yang di timbulkan adalah lamanya  suatu  hasil  proses  dalam  pendiagnosaan Tubercolosis, sehingga  harus  dibutuhkan  suatu  sistem untuk mempercepat penanganan dalam mendiagnosa penyakit Tubercolosis.

## C. Merumuskan Masalah
Pada  tahap  ini  rumusan  masalah  yang  akan  di  buat  adalah  dengan  cara  membuat  sistem  untuk mempermudah suatu pendiagnosannya. Sistem pakar merupakan sistem yang di gunakan dalam penelitian ini.
. D. Penerapan Algoritma Teorema Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis
Penerapan algoritma dengan metode Bayes di pilih untuk mendiagnosis tubercolosis karena dapat menghintung  probabilitas  yang  muncul  dari  gejala  yang  dikeluhkan  pasien,  sehingga  nantinya  akan menemukan hasil positif atau negatifnya pasien yang terkena penyakit tuberculosis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Data
Analisis data merupakan upaya untuk mengolah data menjadi informasi sehingga karakteristik data tersebut bisa dipahami dan bermanfaat untuk solusi permasalahan, terutama masalah yang berkaitan dengan penelitian. Definisi lain dari analisis data yaitu suatu kegiatan yang dilakukan untuk mengubah data hasil dari penelitian menjadi informasi yang nantinya bisa digunakan dalam mengambil kesimpulan.
Hasil riset yang telah dilakukan, diperoleh data penyakit Tubercolosis seperti berikut ini: 1. TB Paru- Paru 2. TB Kelenjar 3. TB Kulit

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
4. TB Tulang
5. TB Otak
Tabel 1. Daftar Penyakit Tubercolosis Kode Penyakit Keterangan Bobot P1 TB Paru Penyakit Tubercolosis yang menyerang  dan terinfeksi di bagian paru paru 0.3 P2 TB Kulit Penyakit Tubercolosis yang menyerang di bagian kulit, biasanya seperti koreng  yang  kronis  yang tak kunjung sembuh. 0.5 P3 TB Kelenjar Penyakit Tubercolosis yang menyerang  di  bagian  getah  bening, biasanya  terjadi  pembesaran  getah bening di leher. 0.6 P4 TB Tulang Penyakit Tubercolosis ini menyerang di bagian tulang belakang  pada  area toraks (bagian dada belakang). 0.5 P5 TB Otak Tubercolosis ini biasanya menyerang anak- anak dengan menyerang di bagian selaput otak atu biasa di sebut meningitis. 0.4 Tabel 2. Daftar Gejala Tubercolosis KODE GEJALA BOBOT G01 Batuk terus menerus dengan dahak selama tiga minggu atau lebih. 0,5 G02 Dahak bercampur darah 0,7 G03 Sesak napas dan nyeri di dada 0,4 G04 Badan lemah, nafsu makan menurun, dan berat badan juga menurun 0,6 G05 Keringat pada waktu malam hari walaupun tanpa aktivitas 0,2 G06 Demam meriang ( demam ringan) lebih dari sebulan 0,6 G07 Munculnya benjolan di area leher, ketiak, dan lipatan paha 0,6 G08 Diare berulang ulang yang tidak sembuh dengan obat diare biasa 0,2 G09 Bila terjadi sumbatan sebagian bronkus (saluran yang menuju paru-paru) akibat penekanan kelenjar getah bening yang membesar akan menimbulkan suara mengi (suara napas melemah) disertai sesak 0,4 G10 Kalau ada cairan di rongga pleura (pembungkus paru-paru), dapat disertai dengan keluhan sakit dada. 0,4 G11 Bila mengenai tulang, maka akan terjadi gejala seperti infeksi tulang yang pada suatu saat dapat membentuk saluran dan bermuara pada kulit diatasnya, pada muara ini akan keluar cairan nanah. 0,8 G12 Pada anak-anak dapat mengenai otak (lapisan pembungkus otak) dan disebut sebagai meningitis (radang selaput otak), gejalanya adalah demam tinggi, adanya penurunan kesadaran dan kejang kejang 0,8 G13 Adanya scrophuloderma atau TBC kulit (seperti koreng yang kronis dan tak kunjung sembuh). 0,8 G14 Adanya phlycternular conjungtivitis (kadang di mata ada merah, lalu ada bintik putih ) 0,2 G15 Adanya specific lymphadenopathy (pembesaran kelenjar getah bening di leher) 0,8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
G16 Pada TBC, biasanya kelenjar yang membesar akan berderet atau lebih dari satu 0,4 B. Analisis Metode Bayes
Perhitungan metode Bayes dalam mendiagnosa penyakit Tubercolosis pada sistem yang dirancang berdasarkan algoritma Bayes yang dibahas dalam perhitungan sesuai dengan gejala-gejala penyakit yang diderita seseorang. Rumus persamaaa metode bayes adalah sebagai berikut:
P(H|E) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) (1) P(Hi|E) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻𝑖 )𝑃(𝐻𝑖) ∑𝑛 𝑘=1 𝑃( 𝐸 | 𝐻𝑖 )𝑃(𝐻𝑖) (2)
P(H|E, e) = 𝑃(𝐻|𝐸) 𝑃(𝑒|𝐸,𝐻)
𝑃(𝑒|𝐸) (3) Tabel 3 Tabel Nilai Bayes Teorema Bayes Nilai Probabilitas Bayes Tidak Ada 0 - 0.2 Mungkin 0.3 – 0.4 Kemungkinan Besar 0.5 – 0.6 Hampi Pasti 0.7 – 0.8 Pasti 0.9 – 1.0 C. Rule Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis
Rule 1 : IF Batuk terus menerus dengan dahak selama tiga minggu atau lebih is True AND Dahak bercampur darah is True AND Sesak napas dan nyeri di dada is True AND Badan lemah, nafsu makan menurun, dan berat badan juga menurun is True AND Keringat pada waktu malam hari walaupun tanpa aktivitas is True AND Demam meriang ( demam ringan) lebih dari sebulan is True AND Munculnya benjolan di area leher, ketiak, dan lipatan paha is True AND Bila  terjadi  sumbatan  sebagian  bronkus  (saluran  yang  menuju  paru-paru)  akibat penekanan  kelenjar  getah  bening  yang  membesar  akan  menimbulkan  suara  mengi (suara napas melemah) disertai sesak is True AND Kalau  ada  cairan  di  rongga pleura (pembungkus  paru-paru),  dapat  disertai  dengan keluhan sakit dada is True THEN TB Paru-Paru
Rule 2 : IF Demam meriang ( demam ringan) lebih dari sebulan dada is True AND Adanya scrophuloderma atau  TBC  kulit  (seperti  koreng  yang  kronis  dan  tak  kunjung sembuh) is True THEN TB Kulit
Rule 3 : IF Batuk terus menerus dengan dahak selama tiga minggu atau lebih is True AND Demam meriang ( demam ringan) lebih dari sebulan is True AND Munculnya benjolan di area leher, ketiak, dan lipatan paha is True AND Bila  terjadi  sumbatan  sebagian  bronkus  (saluran  yang  menuju  paru-paru)  akibat penekanan  kelenjar  getah  bening  yang  membesar  akan  menimbulkan  suara  mengi (suara napas melemah) disertai sesak is True AND Adanya specific lymphadenopathy (pembesaran kelenjar getah bening di leher) is True AND Pada TBC, biasanya kelenjar yang membesar akan berderet atau lebih dari satu is True THEN TB Kelenjar
Rule 4 : IF Demam meriang ( demam ringan) lebih dari sebulan is True

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
AND Bila mengenai tulang, maka akan terjadi gejala seperti infeksi tulang yang pada suatu saat dapat  membentuk  saluran  dan  bermuara  pada  kulit  diatasnya,  pada  muara  ini  akan keluar cairan nanah. is True THEN TB Tulang
Rule 5 : IF Demam meriang ( demam ringan) lebih dari sebulan is True AND Pada  anak-anak  dapat  mengenai  otak  (lapisan  pembungkus  otak)  dan  disebut  sebagai meningitis (radang  selaput  otak),  gejalanya  adalah  demam  tinggi,  adanya  penurunan kesadaran dan kejang kejang is True AND Diare berulang ulang yang tidak sembuh dengan obat diare biasa is True THEN TB Otak

## D. Studi Kasus
Analisis diagnosa penyakit Tubercolosis dengan metode Bayes dapat dimuat seperti pada kasus berikut ini:
Sebuah kasus penyakit Tubercolosis , dimana gejala penyakit dan jawaban seperti berikut:
1. Dahak bercampur darah = 0,7 = P(E|H1)
2. Batuk terus menerus dengan dahak selama tiga minggu atau lebih = 0,5 = P(E|H2)
3. Sesak napas dan nyeri di dada = 0,4 = P(E|H5)
4. Demam meriang ( demam ringan) lebih dari sebulan = 0,6 = P(E|H6)
Perhitungan Menggunakan Metode Bayes
1. Menentukan Nilai Probabilitas
Mendefenisikan dahulu nilai probabilitas dari setiap evidence untuk tiap hipotesis berdasarkan data sampel yang ada menggunakan rumus probabilitas bayes.
G02 = P ( E│H1 ) = 0,7 G01 = P ( E│H2 ) = 0,5 G03 = P ( E│H5 ) = 0,4 G06 = P ( E│H6 ) = 0,6
2. Menentukan Nilai Semesta
Mencari nilai semesta dengan menjumlahkan dari hipotesa
∑ 𝐺1 + ⋯ + 𝐺𝑛
𝑛
𝐺𝑛 G02 = P ( E│H1 ) = 0,7 G01 = P ( E│H2 ) = 0,6 G03 = P ( E│H5 ) = 0,4 G06 = P ( E│H6 ) = 0,6
∑ 0.7 + 0.5 + 0.4 + 0.6 = 2.2
𝑛
𝐺𝑛 Setelah hasil penjumlahan diketahui, maka didapatkan rumus untuk menghitung nilai semesta:
𝑃(𝐻𝑖) = 𝑃(𝐻𝑖) ∑ 𝑛 𝐺𝑛 G02 = P (H1) = 0.7 2.2 = 0.31 G01 = P (H2) = 0.5 2.2 = 0.22 G03 = P (H5) = 0.4 2.2 = 0.18 G06 = P (H6) = 0.6 2.2 = 0.27
3. Menentukan Nilai Probabilitas P(Hi)
Setelah nilai P(Hi) diketahui, nilai probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun.
∑(0.31 ∗ 0.7) + (0.22 ∗ 0.5) + (0.18 ∗ 0.4) + (0.27 ∗ 0.6) = 0.561
𝑛
𝐺𝑛 4. Menentukan Nilai P(Hi|E)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Mencari nilai P (Hi│E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence E.
𝑃(𝐻𝑖) = 𝑃(𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻𝑖) ∑ 𝑛
𝐺𝑛 P (H1|E) = 0.31∗0.7
0.561 = 0.38 P (H2|E) = 0.22∗0.5 0.561 = 0.19 P (H5|E) = 0.18∗0.4 0.561 = 0.12 P (H6|E) = 0.27∗0.6 0.561 = 0.28

## 5. Menentukan Nilai Bayes
Setelah seluruh nilai P (Hi│E) diketahui, maka jumlahkan seluruh nilai Bayes dengan rumus sebagai berikut:
∑ = (𝑃(𝐸|𝐻1) ∗ 𝑃(𝐻1|𝐸1)) +   … +   (𝑃(𝐸|𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖|𝐸𝑖))
𝑛 𝐺𝑛 a. Penyakit Tubercolosis Paru-Paru
∑ = (0.7 ∗ 0.38) +   (0.5 ∗ 0.19) + (0.4 ∗ 0.12) +   (0.6 ∗ 0.28) 𝑛 𝐺𝑛
=  0.64 * 100%
=   64 %
b. Penyakit Tubercolosis Kulit
∑ =   (0.6 ∗ 0.28)
𝑛
𝐺𝑛
= 0.168 ∗ 100%
= 16.8%
c. Penyakit Tubercolosis Kelenjar
∑ =   (0.6 ∗ 0.28)
𝑛
𝐺𝑛
= 0.168 ∗ 100%
= 16.8% d. Penyakit Tubercolosis Tulang
∑ =   (0.6 ∗ 0.28) 𝑛
𝐺𝑛
= 0.168 ∗ 100%
= 16.8%
e. Penyakit Tubercolosis Otak
∑ =   (0.6 ∗ 0.28) 𝑛
𝐺𝑛 = 0.138 ∗ 100% = 16.8%
Dari proses perhitungan  dengan menggunakan metode Bayes di atas, maka dapat diketahui bahwa pasien  “Kemungkinan  Besar”  mengalami  penyakit Tubercolosis paru-paru  dengan  nilai  keyakinan  0.64 atau 64%.

## A. Use Case Diagram

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Use case diagram digunakan untuk menggambarkan dan menganalisis interaksi yang terjadi antara user dan system sehingga dapat dipahami dengan lebih mudah. Berikut ini adalah use case diagram sistem pakar diagnosa penyakit Tubercolosis menggunakan metode Bayes .
Gambar 1. Use Case Diagam Diagnosa Penyakit Tubercolosis
Penjelasan Use case Diagram : 1. Pengguna  wajib melakukan login terlebih dahulu untuk masuk kedalam sistem.
2. Kemudian Pengguna  melakukan pengolahan data baik terhadap data relasi, data gejala, maupun data penyakit.
3. Pengguna    juga  dapat  memasukkan  data  konsultasi  seperti  gejala  yang  di  alami  pasien  untuk nantinya mendapatkan hasil konsultasi.

## B. Class Diagram
Rancangan kelas-kelas yang akan digunakan pada sistem pakar yang akan dirancang dapat dilihat pada gambar berikut ini.
-klm_id_gejala -klm_nama_gejala Gejala -klm_id_bobot -klm_id_gejalabobot -klm_id_penyakitbobot -klm_nilai_bobot Bobot -ID_Penyakit -Nama_Penyakit -Deskripsi -Solusi Penyakit -klm_id_dtk -klm_tanggal_dtk -klm_nama_user -klm_hasil_dtk Deteksi
Gambar 2. Class Diagram Sistem Pakar

## III. IMPLEMENTASI
Implementasi adalah tahap penerapan dan sekaligus pengujian bagi sistem yang telah disetujui dan Metode Bayes yang digunakan sebagai rancangan dalam sistem pakar.

## A. Form Login
Gambar 3. Interface Form Login

## B. Form Menu Utama

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Gambar 4 .  Interface Form Menu Utama
C. Form Kategori
Gambar 5. Interface Form Kategori

## D. Form Menu Penyakit
Gambar 6. Interface Form Menu Penyakit
E. Form Gejala
Gambar 7. Interface Form Gejala

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Gambar 8. Interface Form Relasi

## G. Form Konsultasi
Gambar 9. Interface Form Konsultasi

## H. Form Laporan Hasil
Gambar 10. Interface Form Laporan Hasil

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan uraian di atas, maka dapat di simpulkan sebagai berikut:
1. Dapat menganalisa dalam mendiagnosis penyakit tuberculosis .
2. Dapat merancang sebuah sistem untuk mendiagnosis penyakit tuberculosis menggunakan Sistem Pakar dengan Metode Bayes ke dalam database Micrososft Access .
3. Dapat  menerapkan  program  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit tuberculosis menggunakan metode bayes .

## REFERENCES
[1] A. P. Laia and P. M. Hasugian, “Implementasi Algoritma Multiplicative Color Enhancement Untuk Meningkatkan Kecerahan Warna Pada Citra Digital,” vol. 3, no. 3, pp. 133–139, 2021.
[2] S. W. Ningsih and Sulindawaty, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kinerja Aparatur Kecamatan Di Kantor Camat Galang Dengan Menggunakan Metode AHP,” JIKOMSI [Jurnal Ilmu Komput. dan Sist. Informasi] , vol. 3, no. 3, pp. 67–72, 2021.
[3] H. T. SIHOTANG, E. Panggabean, and H. Zebua, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Herpes Zoster Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” vol. 3, no. 3, pp. 192–196, 2019, doi: 10.31227/osf.io/rjqgz.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
[4] J. Wijaya, V. Frans, and F. Azmi, “Aplikasi Traveling Salesman Problem Dengan GPS dan Metode Backtracking,” vol. 3, no. 2, pp. 81–90, 2020.
[5] I. Artikel, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kucing Persia dengan Metode Teorema Bayes,” vol. 1, no. 2, pp. 15–24, 2018.
[6] V. W. Wati and H. Tusaadiah, “Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Pada Smartphone Dengan Metode Forward Chaining,” J. Sains dan Teknol. J. Keilmuan dan Apl. Teknol. Ind. , vol. 17, no. 2, p. 98, 2017, doi: 10.36275/stsp.v17i2.31.